介绍
本地模式
Spark单机运行，一般用于开发测试。

Standalone模式
构建一个由Master+Slave构成的Spark集群，Spark运行在集群中。

Spark on Yarn模式
Spark客户端直接连接Yarn。不需要额外构建Spark集群。

Spark on Mesos模式
Spark客户端直接连接Mesos。不需要额外构建Spark集群。

启动方式: spark-shell.sh(Scala)
spark-shell通过不同的参数控制采用何种模式进行。 涉及两个参数：

--master MASTER_URL         spark://host:port, mesos://host:port, yarn, or local.
--deploy-mode DEPLOY_MODE   Whether to launch the driver program locally ("client") or
                            on one of the worker machines inside the cluster ("cluster")
                            (Default: client).
–master参数用于指定采用哪种运行模式。

对于Spark on Yarn模式和Spark on Mesos模式还可以通过 –deploy-mode参数控制Drivers程序的启动位置。

进入本地模式：

./spark-shell --master local
./spark-shell --master local[2]  # 本地运行,两个worker线程,理想状态下为本地CPU core数

进入Standalone模式：

./spark-shell --master spark://192.168.1.10:7077

备注：测试发现MASTER_URL中使用主机名替代IP地址无法正常连接(hosts中有相关解析记录)，即以下命令连接不成功：

./spark-shell --master spark://ctrl:7077 # 连接失败
Spark on Yarn模式

./spark-shell --master yarn
./spark-shell --master yarn-client

不支持这种模式

#./spark-shell --master yarn-cluster
./spark-shell --master yarn --deploy-mode client

不支持这种模式

./spark-shell --master yarn --deploy-mode cluster

备注：Yarn的连接信息在Hadoop客户端的配置文件中指定。通过spark-env.sh中的环境变量HADOOPCONFDIR指定Hadoop配置文件路径。

Spark on Mesos模式：

./spark-shell --master mesos://host:port
./spark-shell --master mesos://host:port --deploy-mode client
./spark-shell --master mesos://host:port --deploy-mode cluster

启动方式: pyspark(Python)
参数及用法与Scala语言的spark-shell相同，比如：

pyspark --master local[2]